✓ 黑马-Python+大数据年度钻石会员-价值24980-14阶段完结无密

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黑马-Python+大数据年度钻石会员-价值24980-14阶段完结无密 (ID: 1b4e***5572) [深度限制: 3层]
├─01、阶段一 Python大数据开发基础
│   ├─01、第一章 大数据介绍及开发环境
│   │   ├─1-1 大数据介绍
│   │   ├─1-2 linux介绍及虚拟机网络配置
│   │   └─1-3 linux目录介绍
│   ├─02、第二章 linux命令
│   │   ├─2-1 linux命令（一）
│   │   ├─2-2 vim编辑器的使用
│   │   └─2-3 linux命令（二）
│   ├─03、第三章 MySQL数据库
│   │   ├─3-1 mysql和datagrip的介绍
│   │   ├─3-2 数据定义语言的使用
│   │   ├─3-3 数据操作语言的使用
│   │   ├─3-4 数据库约束
│   │   ├─3-5 数据库查询
│   │   ├─3-6 运算与排序
│   │   ├─3-7 函数，分组和二次过滤
│   │   ├─3-8 数据库的多种连接查询
│   │   └─3-9 数据库练习回顾
│   ├─04、第四章 excel的使用
│   │   └─4-1 excel的相关操作
│   ├─05、第五章 kettle的使用
│   │   └─5-1 kettle的使用
│   ├─06、第六章 数据分析及可视化
│   │   ├─6-1 finebi的初步使用
│   │   ├─6-2 集团分析项目
│   │   └─6-3 数据抽取和统计分析
│   ├─07、第七章 大数据框架与数仓基础
│   │   ├─7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用
│   │   ├─7-2 hdfs的介绍，使用和特特点
│   │   ├─7-3 数据仓库的介绍
│   │   ├─7-4 数据仓库的基本使用
│   │   └─7-5 作业讲解
│   └─08、第八章 数仓实战项目
│       ├─8-1 数仓实战之滴滴出行
│       ├─8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）
│       ├─8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）
│       ├─8-4 flume的介绍和使用
│       └─8-5 数仓实战之智能电商分析平台（三）
├─02、阶段二 Python基础编程
│   ├─01、第一章 Python基础语法
│   │   ├─1-1 Python概述
│   │   ├─1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置
│   │   ├─1-3 Python变量与注释
│   │   ├─1-4 变量使用与debug工具
│   │   ├─1-5 Python格式化输出
│   │   ├─1-6 输入与类型转化
│   │   ├─1-7 Python运算符
│   │   ├─1-8 Python分支语句
│   │   ├─1-9 分支总结与复习
│   │   ├─1-10 while循环
│   │   ├─1-11 while循环嵌套
│   │   ├─1-12 for循环
│   │   ├─1-13 循环else
│   │   ├─1-14 字符串定义、切片
│   │   ├─1-15 字符串查找、替换、合并
│   │   ├─1-16 字符串删除、判断
│   │   ├─1-17 列表定义
│   │   ├─1-18 列表的操作使用
│   │   ├─1-19 元组定义使用
│   │   ├─1-20 字典定义使用
│   │   ├─1-21 集合定义使用
│   │   ├─1-22 公共方法与推导式
│   │   ├─1-23 函数基本使用
│   │   ├─1-24 函数作用域
│   │   ├─1-25 总结复习
│   │   ├─1-26 不定长参数与组包拆包
│   │   ├─1-27 引用类型
│   │   ├─1-28 案例-学员管理系统
│   │   ├─1-29 递归与复习
│   │   ├─1-30 文件基本操作
│   │   └─1-31 文件操作案例
│   └─02、第二章 Python面向对象编程
│       ├─2-1 类定义与初始化
│       ├─2-2 总结与复习
│       ├─2-3 示例属性操作
│       ├─2-4 魔法方法
│       ├─2-5 面向对象案例
│       ├─2-6 面向对象封装与继承
│       ├─2-7 面向对象多态
│       ├─2-8 类属性方法
│       ├─2-9 Python异常处理
│       ├─2-10 Python模块与包
│       └─2-11 学员管理系统-面向对象版本
├─03、阶段三 Python进阶编程
│   ├─01、第一章 多任务编程-进程
│   │   ├─1-1 多任务的介绍
│   │   ├─1-2 多进程的使用
│   │   ├─1-3 进程执行带有参数的任务
│   │   └─1-4 进程的注意点
│   ├─02、第二章 多任务编程-线程
│   │   ├─2-1 多线程的使用
│   │   ├─2-2 多进程的使用
│   │   ├─2-3 线程的注意点
│   │   └─2-4 进程和线程对比
│   ├─03、第三章 网络编程
│   │   ├─3-1 socket的介绍
│   │   ├─3-2 TCP客户端程序开发
│   │   └─3-3 多任务版TCP服务端程序开发
│   ├─04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
│   │   ├─4-1 HTTP协议
│   │   ├─4-2 查看HTTP协议的通信过程
│   │   ├─4-3 搭建Python自带静态Web服务器
│   │   └─4-4 静态Web服务器-面向对象开发
│   ├─05、第五章 html+css基础
│   │   ├─5-1 html的介绍
│   │   ├─5-2 初识常用的html标签
│   │   ├─5-3 资源路径
│   │   ├─5-4 css的介绍
│   │   └─5-5 css选择器
│   ├─06、第六章 JavaScript
│   │   ├─6-1 JavaScript的介绍
│   │   ├─6-2 变量和数据类型
│   │   ├─6-3 函数定义和调用
│   │   ├─6-4 条件语句
│   │   ├─6-5 数组及操作方法
│   │   ├─6-6 循环语句
│   │   └─6-7 字符串拼接
│   ├─07、第七章 jQuery
│   │   ├─7-1 jQuery的介绍
│   │   ├─7-2 jQuery选择器
│   │   ├─7-3 选择集过滤
│   │   ├─7-4 获取和设置元素内容
│   │   ├─7-5 jQuery事件
│   │   ├─7-6 JavaScript对象
│   │   ├─7-7 json
│   │   ├─7-8 ajax
│   │   └─7-9 综合案例
│   ├─08、第八章 闭包和装饰器
│   │   ├─8-1 闭包
│   │   ├─8-2 装饰器
│   │   ├─8-3 装饰器的使用
│   │   └─8-4 通用装饰器的使用
│   ├─09、第九章 正则表达式
│   │   ├─9-1 with语句
│   │   ├─9-2 深拷贝和浅拷贝
│   │   ├─9-3 re的模块介绍
│   │   ├─9-4 匹配单个字符
│   │   └─9-5 匹配多个字符
│   ├─10、第十章 mini-Web
│   │   ├─10-1 Web应用概述
│   │   ├─10-2 应用程序开发
│   │   ├─10-3 路由列表功能开发
│   │   └─10-4 logging日志
│   └─11、第十一章 数据埋点
│       ├─11-1 埋点形式
│       ├─11-2 埋点方案
│       └─11-3 埋点实践
├─04、阶段四 SQL
│   ├─01、第一章 窗口函数
│   │   ├─1-1 窗口函数简介与基本用法
│   │   ├─1-2 OVER(PARTITION BY)
│   │   ├─1-3 排序函数
│   │   ├─1-4 window frames 自定义窗口
│   │   ├─1-5 分析函数
│   │   ├─1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
│   │   └─1-7 窗口函数避坑指南
│   └─02、第二章 数据报表
│       ├─2-1 数据介绍
│       ├─2-2 使用SQL进行数据汇总
│       ├─2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组
│       ├─2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式
│       ├─2-5 计算多个指标
│       └─2-6 分组对比
├─05、阶段五 Python数据处理与分析实战
│   ├─01、第一章 Python 数据分析简介
│   │   ├─1-1 Python 数据分析环境搭建
│   │   └─1-2 Python 数据分析简介
│   ├─02、第二章 Pandas快速入门
│   │   ├─2-1 Pandas快速入门
│   │   ├─2-2 Series 和 Dataframe
│   │   ├─2-3 Dataframe 增删改
│   │   ├─2-4 Dataframe 查询
│   │   └─2-5 租房数据分析示例
│   ├─03、第三章 pandas数据清洗
│   │   ├─3-1 数据组合-concat
│   │   ├─3-2 数据组合-merge
│   │   ├─3-3 缺失值处理
│   │   ├─3-4 数据整理
│   │   └─3-5 Pandas 数据类型
│   ├─04、第四章 pandas数据处理
│   │   ├─4-1 Apply自定义函数
│   │   ├─4-2 数据分组操作
│   │   ├─4-3 数据分组操作-透视
│   │   ├─4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
│   │   ├─4-5 数据分组操作-会员数据分析 2
│   │   ├─4-6 Dataframe 数据类型
│   │   └─4-7 Dataframe 数据类型案例
│   ├─05、第五章 Python数据可视化
│   │   ├─5-1 Matplotlib 绘图
│   │   ├─5-2 Pandas 绘图
│   │   ├─5-3 Seaborn 绘图
│   │   └─5-4 Pyecharts 绘图
│   └─06、第六章 pandas综合案例
│       ├─6-1 案例1  Appstore 数据分析
│       ├─6-2 案例2 优衣库销售数据分析
│       └─6-3 案例3 RFM 用户分群1
├─06、阶段六 Hadoop生态体系
│   ├─01、第一章 linux
│   │   ├─1-1 linux环境搭建
│   │   ├─1-2 linux文件系统
│   │   ├─1-3 vi编辑器
│   │   ├─1-4 linux用户与权限
│   │   ├─1-5 大数据集群环境搭建
│   │   ├─1-6 linux软件安装方式
│   │   └─1-7 shell
│   ├─02、第二章 Zookeeper
│   │   ├─2-1 大数据导论
│   │   └─2-2 Zookeeper
│   ├─03、第三章 Hadoop
│   │   ├─3-1 hadoop简介
│   │   ├─3-2 hadoop环境搭建
│   │   ├─3-3 Hadoop_HDFS
│   │   ├─3-4 Hadoop_MapReduce
│   │   ├─3-5 Hadoop_YARN
│   │   └─3-6 Hadoop_HA
│   └─04、第四章 Hive
│       ├─4-1 数据仓库介绍
│       ├─4-2 Hive介绍和安装
│       ├─4-3 Hive_DDL语法
│       ├─4-4 Hive_DML语法
│       ├─4-5 Hive_DQL语法
│       ├─4-6 Hive其他功能介绍
│       ├─4-7 Hive函数高阶应用
│       ├─4-8 Hive窗口函数
│       └─4-9 Hive调优
├─07、阶段七 离线数仓项目-知行教育
│   ├─1-1 知行教育数仓项目介绍
│   │   ├─01-教育项目的基本介绍.mp4
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─02-教育项目的架构流程说明.mp4
│   │   └─02-教育项目的业务流程.mp4
│   ├─1-2 项目环境搭建
│   │   ├─03-cloudera manager的基本介绍.mp4
│   │   ├─04-cloudera manager的架构以及功能描述.mp4
│   │   ├─05-教育项目的环境初始化工作.mp4
│   │   ├─06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作.mp4
│   │   ├─07-教育项目的环境注意事项.mp4
│   │   ├─08-教育项目_数据仓库的基本概念.mp4
│   │   └─09-上午内容的总结.mp4
│   ├─1-3 数据仓库
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─02-教育项目的数仓分层架构说明.mp4
│   │   ├─10-数据仓库和数据集市基本介绍.mp4
│   │   ├─11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类.mp4
│   │   ├─12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷.mp4
│   │   ├─13-数仓建模的基本介绍.mp4
│   │   ├─14-事实表和维度表的基本介绍.mp4
│   │   ├─15-事实表和维度表的分类介绍.mp4
│   │   ├─16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4
│   │   ├─17-维度建模的三种数仓发展模型图解.mp4
│   │   ├─18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍.mp4
│   │   └─19-今日总结.mp4
│   ├─1-4 Hue操作HDFS,Hive
│   │   └─03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE.mp4
│   ├─1-5 oozie基本使用
│   │   ├─04-oozie的基本介绍.mp4
│   │   └─05-oozie的基本使用操作.mp4
│   ├─1-6 sqoop相关操作
│   │   ├─06-sqoop的基本介绍.mp4
│   │   ├─07-sqoop的相关的操作_基本操作.mp4
│   │   ├─08-上午内容的总结.mp4
│   │   ├─09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作.mp4
│   │   ├─10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作.mp4
│   │   ├─11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作.mp4
│   │   └─12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数.mp4
│   ├─1-7 访问咨询主题看板_需求分析
│   │   ├─13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个).mp4
│   │   ├─14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个).mp4
│   │   └─15-访问咨询主题看板_需求分析总结.mp4
│   ├─1-8 访问咨询主题看板_建模
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明).mp4
│   │   ├─03-访问咨询主题看板_建模操作.mp4
│   │   ├─16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作.mp4
│   │   ├─17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层).mp4
│   │   └─18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层).mp4
│   ├─1-9 访问咨询主题看板_hive优化
│   │   ├─04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上).mp4
│   │   ├─04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下).mp4
│   │   └─05-上午内容的总结.mp4
│   ├─1-10 访问咨询主题看板_数据清洗
│   │   ├─06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常.mp4
│   │   ├─07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换).mp4
│   │   ├─08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决).mp4
│   │   └─09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现).mp4
│   ├─1-11 访问咨询主题看板_数据分析
│   │   ├─10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计).mp4
│   │   ├─11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面).mp4
│   │   └─12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计).mp4
│   ├─1-12 访问咨询主题看板_数据导出
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出).mp4
│   │   ├─14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量).mp4
│   │   └─15-今日总结.mp4
│   ├─1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
│   │   ├─02-访问咨询主题看板_新增数据模拟.mp4
│   │   ├─03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解).mp4
│   │   ├─04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写.mp4
│   │   ├─05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作.mp4
│   │   ├─06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置).mp4
│   │   └─07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作.mp4
│   ├─1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析
│   │   ├─08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上).mp4
│   │   ├─09-上午内容的总结.mp4
│   │   ├─10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决).mp4
│   │   ├─11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试).mp4
│   │   └─12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作.mp4
│   ├─1-15 意向用户主题看板_需求分析
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─13-意向用户主题看板_需求分析(前三个).mp4
│   │   ├─14-意向用户主题看板_需求分析(后三个).mp4
│   │   ├─15-意向用户主题看板_需求分析总结.mp4
│   │   ├─16-意向用户主题看板_业务数据准备.mp4
│   │   └─17-今日总结.mp4
│   ├─1-16 意向用户主题看板_建模分析
│   │   ├─02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4
│   │   └─03-意向用户主题看板_建模分析(后三层).mp4
│   ├─1-17 分桶表
│   │   ├─04-分桶表的基本介绍以及作用说明.mp4
│   │   ├─05-分桶表的作用_抽样函数的说明.mp4
│   │   ├─06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join.mp4
│   │   ├─07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join.mp4
│   │   ├─08-上午内容总结.mp4
│   │   └─09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作.mp4
│   ├─1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗
│   │   ├─10-意向用户主题看板_建模操作.mp4
│   │   ├─11-意向用户主题看板_数据采集(DIM).mp4
│   │   ├─12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层).mp4
│   │   └─13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划).mp4
│   ├─1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现).mp4
│   │   ├─15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试).mp4
│   │   ├─16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现).mp4
│   │   ├─17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作.mp4
│   │   └─18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作.mp4
│   ├─1-20 拉链表
│   │   ├─02-拉链表的实现流程分析(上).mp4
│   │   ├─03-拉链表的实现流程分析(下).mp4
│   │   └─04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明.mp4
│   ├─1-21 hive索引
│   │   ├─01-今日内容说明.mp4
│   │   ├─05-索引的基本介绍.mp4
│   │   ├─06-hive索引的分类_原始索引和行组索引.mp4
│   │   └─07-hive的所有分类_布隆过滤索引.mp4
│   ├─1-22 hive优化项目数据
│   │   ├─02-hive的函数补充说明.mp4
│   │   ├─03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行).mp4
│   │   ├─04-hive的相关的优化_小文件合并操作.mp4
│   │   ├─05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝.mp4
│   │   ├─06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜.mp4
│   │   ├─07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜.mp4
│   │   ├─08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化.mp4
│   │   ├─09-hive的优化的总结说明.mp4
│   │   └─10-上午内容的总结.mp4
│   ├─1-23 学生出勤主题看板_需求分析
│   │   ├─11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个).mp4
│   │   ├─12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个).mp4
│   │   ├─13-学生出勤主题看板_需求分析总结.mp4
│   │   └─14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作.mp4
│   ├─1-24 学生出勤主题看板_建模
│   │   ├─01-课前回顾和今日内容.mp4
│   │   ├─15-学生出勤主题看板_建模分析操作.mp4
│   │   ├─16-学生出勤主题看板_建模操作.mp4
│   │   ├─17-学生出勤主题看板_数据采集操作.mp4
│   │   └─18-今日总结.mp4
│   ├─1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
│   │   ├─02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上.mp4
│   │   ├─03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中.mp4
│   │   ├─04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下.mp4
│   │   ├─05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结.mp4
│   │   ├─06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现.mp4
│   │   ├─07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上.mp4
│   │   ├─08-上午内容的总结.mp4
│   │   ├─09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中.mp4
│   │   ├─10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下.mp4
│   │   ├─11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作.mp4
│   │   ├─12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作.mp4
│   │   ├─13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现.mp4
│   │   └─14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作.mp4
│   ├─1-26 finebi基本使用
│   │   ├─15-商业BI基本介绍.mp4
│   │   ├─16-finebi的安装操作.mp4
│   │   ├─17-finebi的数据源以及数据准备工作.mp4
│   │   ├─18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建.mp4
│   │   ├─19-finebi实现图表展示操作_上.mp4
│   │   ├─20-finebi实现图表展示操作_下.mp4
│   │   └─21-今日总结.mp4
│   └─1-27 Git应用
│       ├─01-git的历史和SVN对比说明.mp4
│       ├─02-GIT的工作流程.mp4
│       ├─03-GIT的安装操作.mp4
│       ├─04-git如何构建版本库.mp4
│       ├─05-git基本操作_自己玩的流程.mp4
│       ├─06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略).mp4
│       ├─07-git远程仓库的基本介绍.mp4
│       ├─08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令).mp4
│       ├─09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端.mp4
│       ├─10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发.mp4
│       ├─11-git的分支管理_基本概念介绍.mp4
│       ├─12-git的分支的管理_相关的操作.mp4
│       └─13-git如何在IDEA中使用操作.mp4
├─08、阶段八 大数据Spark技术栈
│   └─第一章 PySpark
│       ├─1-1 Spark概述
│       ├─1-2 Spark简介
│       ├─1-3 pyspark安装
│       ├─1-4 spark-standalone环境搭建
│       ├─1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建
│       ├─1-6 Spark单词统计
│       ├─1-7 SparkOnYarn
│       ├─1-8 Spark关键概念
│       ├─1-9 RDD详解
│       ├─1-10 RDD创建
│       ├─1-11 RDD算子
│       ├─1-12 Spark综合案例1
│       ├─1-13 Spark缓存机制
│       ├─1-14 Spark案例-IP地址查询
│       ├─1-15 Spark累加器和广播变量
│       ├─1-16 Spark内核调度
│       ├─1-17 SparkSQL简介
│       ├─1-18 SparkSQL实操
│       ├─1-19 SparkHive
│       ├─1-20 SparkSQL底层执行原理
│       └─1-21 Spark自定义函数
├─09、阶段九 Spark综合项目
│   └─第一章 一站式制造
│       ├─1-1 项目介绍
│       ├─1-2 项目中docker使用
│       ├─1-3 项目环境搭建
│       ├─1-4 项目数仓分层
│       ├─1-5 项目业务分析
│       ├─1-6 sqoop数据采集
│       ├─1-7 python数据采集
│       ├─1-8 项目ODS层创建
│       ├─1-9 DWD层构建
│       ├─1-10 DWS层构建
│       ├─1-11 项目回顾（一）
│       ├─1-12 DWB层构建
│       ├─1-13 项目回顾（二）
│       ├─1-14 ST层构建
│       ├─1-15 AirFlow架构解析
│       ├─1-16 AirFlow任务调度
│       ├─1-17 Spark核心概念回顾
│       ├─1-18 Prometheus架构说明
│       ├─1-19 监控插件安装
│       ├─1-20 Grafana使用
│       └─1-21 项目总结二
├─10、阶段十 java编程语言
│   └─第一章 大数据java编程
│       ├─1-1 Java基础语法
│       ├─1-2 面向对象
│       ├─1-3 java常用API
│       ├─1-4 集合
│       ├─1-5 反射
│       ├─1-6 lambda表达式
│       ├─1-7 io流
│       ├─1-8 网络编程
│       ├─1-9 JDBC
│       ├─1-10 多线程
│       ├─1-11 maven
│       ├─1-12 HDFS
│       └─1-13 MapReduce
├─11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
│   ├─01、第一章 NoSQL-Redis
│   │   ├─1-1 Redis的介绍与安装
│   │   ├─1-2 Redis的基本命令
│   │   ├─1-3 Jedis
│   │   ├─1-4 数据存储设计与持久化
│   │   ├─1-5 Redis架构
│   │   └─1-6 Redis高级
│   ├─02、第二章 NoSQL-kafka
│   │   ├─2-1 消息队列
│   │   ├─2-2 kafka简介
│   │   ├─2-3 附录
│   │   ├─2-4 kafka环境搭建
│   │   ├─2-5 kafka的基本命令
│   │   ├─2-6 kafka工具
│   │   ├─2-7 kafka API
│   │   ├─2-8 消费分配策略
│   │   ├─2-9 存储机制
│   │   ├─2-10 kafka原理
│   │   ├─2-11 一次性语义
│   │   └─2-12 kafka监测
│   ├─03、第三章 NoSQL-Hbase
│   │   ├─3-1 Hbase简介与环境部署
│   │   ├─3-2 Hbase基本命令
│   │   ├─3-3 Hbase JavaAPI
│   │   ├─3-4 Hbase原理
│   │   ├─3-5 Hbase表设计
│   │   ├─3-6 BulkLoad
│   │   ├─3-7 协处理器
│   │   ├─3-8 Hbase优化
│   │   ├─3-9 Hbase与其他组件的整合
│   │   ├─3-10 Phoenix
│   │   └─3-11 二级索引
│   └─04、第四章 NoSQL-综合案例
│       ├─4-1 综合案例介绍
│       ├─4-2 Flume数据采集
│       ├─4-3 离线分析
│       ├─4-4 实时计算
│       └─4-5 可视化
├─12、阶段十二 面试强化就业加强课
│   └─第一章 python+大数据面试加强
│       └─1-1 面试加强
├─13、阶段十三 大数据Flink技术栈
│   ├─01、第一章 Flink基础
│   │   ├─1-1 流式计算简介
│   │   ├─1-2 Flink简介
│   │   ├─1-3 Flink环境部署
│   │   ├─1-4 Flink入门案例
│   │   └─1-5 Flink架构体系
│   ├─02、第二章 Flink流批一体API开发
│   │   ├─2-1 流处理基本概念
│   │   ├─2-2 Flink的数据源
│   │   ├─2-3 Flink的转换算子
│   │   ├─2-4 Flink的Sink操作
│   │   └─2-5 Flink与其他组件的整合
│   ├─03、第三章 Flink高级API开发
│   │   ├─3-1 四大基石Window
│   │   ├─3-2 四大基石time
│   │   ├─3-3 四大基石state
│   │   └─3-4 四大基石checkpoint
│   ├─04、第四章 Flink高级特性
│   │   ├─4-1 异步io与两端递交
│   │   ├─4-2 ProcessFunction API
│   │   ├─4-3 双流join
│   │   └─4-4 数据类型和序列化
│   └─05、第五章 FlinkSQL
│       ├─5-1 FlinkSQL简介
│       ├─5-2 FlinkSQL连接外部系统
│       ├─5-3 SQLClient
│       ├─5-4 动态表
│       ├─5-5 FlinkSQL_窗口
│       ├─5-6 FlinkSQL_函数
│       └─5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化
└─14、阶段十四 Flink综合项目
    ├─01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻
    │   ├─1-1 车联网行业背景介绍
    │   ├─1-2 汽车行业和车辆类型
    │   ├─1-3 车联网行业产业链
    │   ├─1-4 车联网技术选型
    │   ├─1-5 车联网项目工程搭建
    │   └─1-6 上报数据的格式解析
    ├─02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL
    │   ├─2-1 数据推送到kafka
    │   ├─2-2 解析工具类走读
    │   ├─2-3 实时ETL
    │   ├─2-4 数据积压与反压
    │   └─2-5 过滤数据
    ├─03、第三章 星途车联网-数据落地
    │   ├─3-1 数据存储_hive
    │   ├─3-2 数据存储_Hbase
    │   └─3-3 HBase调优
    ├─04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
    │   ├─4-1 Phoenix简介及常用命令
    │   ├─4-2 HBase二级索引
    │   ├─4-3 车联网明细数据统计
    │   └─4-4 Zeppelin简介及使用
    ├─05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
    │   ├─5-1 驾驶行程业务逻辑
    │   └─5-2 驾驶行程指标分析
    ├─06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
    │   ├─6-1 电子围栏简介
    │   ├─6-2 电子围栏分析步骤
    │   └─6-3 电子围栏分析实现
    ├─07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
    │   ├─7-1 实时故障业务逻辑
    │   └─7-2 实时故障分析实现
    └─08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度
        └─8-1 项目展示和任务调度

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qae3000

csa

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xuxiaofei

8888888888888

policy12

、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
    │   ├─5-1 驾驶行程业务逻辑
    │   └─5-2 驾驶行程指标分析
    ├─06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
    │   ├─6-1 电子围栏简介
    │   ├─6-2 电子围栏分析步骤
    │   └─6-3 电子围栏分析实现
    ├─07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
    │   ├─7-1 实时故障业务逻辑
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lastjudge

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